Локальные вычисления в неструктурированных радиосетях: различия между версиями

Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 50: Строка 50:




Теорема 1. Если узлы не знают n, то в односкачковых сетях каждый (возможно, рандомизированный) алгоритм требует до J2(n/log n) временных интервалов, прежде чем хотя бы один узел сможет отправить сообщение.
'''Теорема 1. Если узлы не знают n, то в односкачковых сетях каждый (возможно, рандомизированный) алгоритм требует до <math>\Omega( n / log \; n)</math> временных интервалов, прежде чем хотя бы один узел сможет отправить сообщение.'''




Для односкачковых сетей, в случае если n известно глобально, в [8] представлен рандомизированный алгоритм, который с высокой вероятностью выбирает уникального лидера за время O( n log n). Впоследствии Юрдзински и Стаховяк [ ] улучшили этот результат до O(log2 n). Обобщенная задача пробуждения в многоскачковой радиосети была впервые изучена в работе [4].
Для односкачковых сетей, в случае если n известно глобально, в [8] представлен рандомизированный алгоритм, который с высокой вероятностью выбирает уникального лидера за время <math>O(n \; log \; n)</math>. Впоследствии Юрдзински и Стаховяк [9] улучшили этот результат до <math>O(log^2 \; n)</math>. Обобщенная задача пробуждения в многоскачковой радиосети была впервые изучена в работе [4].




Строка 59: Строка 59:




Теорема 2. В модели неструктурированной радиосети ожидаемая O(1)-аппроксимация задачи нахождения доминирующего множества может быть вычислена за ожидаемое время O(log 2n). Иначе говоря, каждый узел решает, присоединиться ли к доминирующему множеству, в течение O(log n) временных интервалов после своего пробуждения.
'''Теорема 2. В модели неструктурированной радиосети ожидаемая O(1)-аппроксимация задачи нахождения доминирующего множества может быть вычислена за ожидаемое время <math>O(log^2 \; n)</math>. Иначе говоря, каждый узел решает, присоединиться ли к доминирующему множеству, в течение <math>O(log^2 \; n)</math> временных интервалов после своего пробуждения.'''




В последующей работе [ ] было показано, что времени выполнения O(log n) достаточно даже для вычисления более сложной структуры максимального независимого множества. Этот результат является асимптотически оптимальным, поскольку, улучшая ранее известное ограничение £?(log n/loglogn)[ ], в [6] было доказано соответствующее нижнее ограничение Q(log n).
В последующей работе [18] было показано, что времени выполнения <math>O(log^2 \; n)</math> достаточно даже для вычисления более сложной структуры максимального независимого множества. Этот результат является асимптотически оптимальным, поскольку, улучшая ранее известное ограничение <math>\Omega(log^2 \; n / log \; log \; n)</math> [9], в [6] было доказано соответствующее нижнее ограничение <math>\Omega(log^2 \; n)</math>.




Теорема 3. С высокой вероятностью максимальное независимое множество может быть вычислено за ожидаемое время O(log n) в модели неструктурированной радиосети. Это время является асимптотически оптимальным.
'''Теорема 3. С высокой вероятностью максимальное независимое множество может быть вычислено за ожидаемое время <math>O(log^2 \; n)</math> в модели неструктурированной радиосети. Это время является асимптотически оптимальным.'''




Любопытно сравнить эту достижимую верхнюю границу для жесткой модели неструктурированной радиосети с лучшими известными нижними границами времени выполнения у моделей передачи сообщений: £?(log*n) на графах единичных дисков [12] и Q (log n/ log log log n) на графах общего вида [11]. Кроме того, в [7] была доказана временная граница O(log2n) в модели радиосети без асинхронного пробуждения, в которой узлы априори знают своих соседей. Наконец, также можно эффективно раскрашивать узлы сети, как было показано в [17], а затем улучшено и обобщено в главе 12 работы [15].
Любопытно сравнить эту достижимую верхнюю границу для жесткой модели неструктурированной радиосети с лучшими известными нижними границами времени выполнения у моделей передачи сообщений: <math>\Omega(log^* \; n)</math> на графах единичных дисков [12] и <math>\Omega(\sqrt{log \; n / log \; log \; n})</math> на графах общего вида [11]. Кроме того, в [7] была доказана временная граница <math>O(log^2 \; n)</math> в модели радиосети без асинхронного пробуждения, в которой узлы априори знают своих соседей. Наконец, также можно эффективно раскрашивать узлы сети, как было показано в [17], а затем улучшено и обобщено в главе 12 работы [15].




Теорема 4. В модели неструктурированной радиосети правильная раскраска не более чем в O(A) цветов может быть с высокой вероятностью вычислена за время O(A log n).
'''Теорема 4. В модели неструктурированной радиосети правильная раскраска не более чем в <math>O(\Delta)</math> цветов может быть с высокой вероятностью вычислена за время <math>O(\Delta \; log \; n)</math>.'''




Аналогичные границы для модели с механизмами обнаружения конфликтов были доказаны в работе [ ].
Аналогичные границы для модели с механизмами обнаружения конфликтов были доказаны в работе [3].


== Применение ==
== Применение ==
4430

правок

Навигация